刘德光

[摘要]基于中心-外围的研究框架，采用基准计量模型、中介效应模型与空间杜宾模型，实证检验产业链创新链融合对区域经济高质量发展的影响。研究表明：地方与省会城市产业链创新链融合均会显著提升本地经济高质量发展水平，且省会城市产业链创新链融合对邻近城市经济高质量发展的影响存在正向空间溢出；金融资源配置在地方与省会城市产业链创新链融合促进区域经济高质量发展过程中扮演中介角色；不同经济发展水平、城市规模、分布区域下，地方与省会城市产业链创新链融合对区域经济高质量发展的影响具有异质性特征。据此，提出以“硬科技”突破产业链短板与痛点、基于宏观视野合理规划产业链创新链融合中心空间布局等建议，以期进一步推动区域经济高质量发展。

[关键词]产业链；创新链；高质量发展；空间溢出

一、 引言

产业是承载经济高质量发展的重要载体，创新是引领经济高质量发展的第一动力[1]。针对产业发展与创新驱动，习近平总书记曾强调“要围绕产业链部署创新链、围绕创新链布局产业链，推动经济高质量发展迈出更大步伐”1，深刻揭示出经济高质量发展对产业链与创新链紧密结合、互促提高、协同联动、同向发力的内在要求。黨的二十大报告再次作出经济高质量发展的重大战略部署，即“未来五年是全面建设社会主义现代化国家开局起步的关键时期，主要目标任务是：经济高质量发展取得新突破，构建新发展格局和建设现代化经济体系取得重大进展”2。是以，在加快构建新发展格局、全力推动经济高质量发展过程中，如何有效发挥产业链创新链融合的驱动效应，推动我国区域经济逐步从“高速”发展走向“高质”发展，这一问题值得深入探讨。另外，就现实情况来说，中国各城市的基础条件、发展定位不尽相同，在一定程度上阻碍了区域产业链创新链跨越区际差异实现充分融合。且省会城市及大型城市（即区域产业链创新链融合中心）的产业链与创新链融合进程占绝对优势，偏远城市以及新兴中小城市产业链与创新链融合则可能面临严重发展阻滞问题[2]。那么在此背景下，我国区域产业链创新链融合中心能否起到带头作用，更好地带动其他地区经济高质量发展？偏远城市以及新兴中小城市产业链创新链融合能否促进区域经济高质量发展？解答上述问题，对于深耕产业链创新链融合、激发局部性及全域性发展潜能，进而实现经济高质量发展具有重要现实意义。鉴于此，本文将基于“中心-外围”的研究框架，从地方产业链创新链融合与省会城市产业链创新链融合两个维度入手，分析产业链创新链融合空间结构对区域经济高质量发展的影响差异。

二、 文献综述

产业链相关研究最早可以追溯到1958年的《经济发展理论》[3]。该研究将产业链定义为一系列具有投入产出关系关联的产业。创新链的研究最早可以追溯到1977年。Visvanathan[4]认为创新链是包含创新活动各个环节的组织样态。随着时间的推移，产业链与创新链的概念逐渐引进国内，两者的内涵不断延伸、拓展，相关研究亦不断丰富。近年来，国内已有诸多学者围绕产业链与创新链融合的经济效应展开了一系列积极探索。陈俊[2]发现，行政审批改革利于推动产业链创新链协同发展，进而发挥两者对于经济的驱动作用。李雪松等[5]指出，产业链与创新链能够产生横向与纵向的协同效应，以技术进步为主要路径促进全要素生产率提升。倪君等[6]认为，产业链与创新链精准对接是粤港澳大湾区建设国际科技创新中心的关键路径，可更好支撑中国“一带一路”建设与经济发展。

对于产业链创新链融合与区域经济高质量发展的关系，鲜有学者直接将二者纳入统一分析框架展开探讨，多是围绕创新与经济增长、产业与经济增长之间的关系展开间接考察。就创新与经济增长而言，郭志钢等[7]认为不论是技术创新还是产品创新，均可通过产业结构升级促进经济增长。就产业与经济增长而言，刘家树等[8]指出产业结构升级在创新链与资金链融合促进经济高质量发展过程中发挥部分中介作用。王立平等[9]表示创新驱动能够通过产业升级进而促进城市经济增长。此外，部分学者发现产业、创新对经济发展的促进作用能否有效发挥，有赖于两者发展过程中供给端与需求端之间的地理距离。李涛等[10]指出高铁开通引致的时空压缩将强化产业集聚对经济高质量发展的促进作用和空间溢出效应。李四维等[11]指出创新驱动对区域经济收敛的正向空间溢出效应在波及其他地区后会反作用于本区域，具体动态调整特征。

综上可以初步推断得出，产业链创新链融合可能利于区域经济高质量发展，且这一效应与产业链创新链融合过程中供需双方的地理距离有关。鉴于此，本文首先要明晰产业链与创新链融合是否会影响区域经济高质量发展。其次，试图基于“中心-外围”的研究框架，审视产业链与创新链融合的空间溢出效应。最后，对产业链创新链融合对区域经济高质量发展影响效应的传导机制进行识别，以期为进一步激发中国局部性及全域性的发展潜能提供经验证据。

三、 理论分析与研究假设

1. 地方产业链创新链融合与区域经济高质量发展

产业链是集成产品由原材料转变为最终产品全部环节的链条。创新链是连接创新活动从思想萌发到创新成果应用开发、试制改进等环节的链式结构。本质而言，两者融合是产业发展与科技创新、生产主体与创新主体、产业化应用与原创性创新的互融互通、相互渗透。从宏观层面来说，产业链创新链深度融合利于加速中国经济发展模式从要素驱动转变为创新驱动，实现经济在动力、效率、质量维度的全面变革。从微观层面来看，产业链创新链深度融合，能够强化节能技术、人工智能、自动驾驶、量子技术、再生能源、先进材料等新兴产业领域研究与成果转化[12]，解决中国劳动密集型产业大而不强的问题，加速区域经济高质量发展步伐。综上，本文认为产业链创新链深度融合是经济高质量发展的重要支撑。据此，本文提出如下假设：

H1：地方产业链创新链融合可以提升本地经济高质量发展水平。

2. 省会城市产业链创新链融合发展的溢出效应

产业链创新链融合发展使得省会城市汇集大量金融、技术、人才资源。相对于外围区域，省会城市在资源配置方面更具优势[13]，当地产业链与创新链内上下游企业协同发展对经济高质量发展的外部规模经济效应、网络经济效应更强。随着产业链创新链融合战略的深入推进，省会城市产业链创新链融合将逐渐能够在更为广泛的地理空间上发挥对经济高质量发展的促进作用，促进周边地区经济高质量发展。值得注意的是，省会城市产业链创新链融合对周边地区的经济高质量发展促进效应还取决于地理距离的远近。在推动经济高质量发展过程中，“领航型”龙头企业、专精特新“小巨人”企业等产业链创新链融合发展主体高度依赖“软”信息，地理距离越近，此类信息的获取成本越低，越有利于降低产业链创新链融合参与主体借贷违约风险[14]。总结而言，与相对遥远的边缘地区相比，省会城市产业链创新链融合对周边临近地区的经济高质量发展促进效应更强。据此，本文提出如下假设：

H2：省会城市产业链创新链融合不仅可以提升所在区域经济高质量发展水平，还可以促进周边邻近地区经济高质量发展水平提升。

3. 金融资源配置的中介作用机制

随着产业链创新链深度融合、相互缠绕螺旋上升，各地区为对接“双链”融合的资本诉求会相应提高区域金融资源配置效率。同时，区域“领航型”龙头企业、专精特新“小巨人”企业在提升产业链创新链融合过程中，为缓解融资约束会积极寻求提升“双链”效能的资本路径，促使金融机构构筑与产业链创新链融合配套的“资金链”，大幅提升金融资源配置水平。于此背景下，与区域经济高质量发展相关的创新成果产业化、环保生产技术创新、人民生活福利等方面均能够得到有效资金保障。展开来说，一方面，金融资源在产业链、创新链中的高效配置，能够促使依赖于金融资源支撑的知识密集型新兴产业比重迅速增加，为经济高质量发展提供原动力和基础条件[15]。另一方面，金融资源配置水平提升利于发挥金融市场的蓄水池作用，有效对冲、吸收和转化经济高质量发展过程中积累的风险矛盾，助推经济实现稳定、健康发展[16]。据此，可以推断出提高金融资源配置水平是产业链创新链融合助推经济高质量发展的重要路径，据此，本文提出以下假设：

H3：金融资源配置在地方产业链创新链融合（省会城市产业链创新链融合）促进区域经济高质量发展水平提升的过程中发挥着部分中介作用。

四、 研究設计

1. 数据来源

本文研究时间跨度为2009—2020年，所用数据主要源自《中国城市统计年鉴》《中国工业统计年鉴》《中国科技统计年鉴》等官方权威报告，部分源自Wind金融数据库、中经网统计数据库等网站，少量缺失数据采用插值法予以补足。考虑到本文旨在探究地方与省会城市产业链与创新链融合对区域经济高质量发展的影响，因此构建了两组数据分别展开研究。限于数据可得性，第一组数据包括245个地级市，第二组数据在245个城市基础上剔除省域中心（包括省会城市与四个直辖市），组内包括220个地级市。

2. 模型设定

为验证假设H1、H2，本文构建如下基准计量模型：

[LN_Highi，t=β0+β1LN_local_IICi，t+β2LN_center_IICc，t+θ1Xi，t+εi，t]   （1）

式（11）中，[LN_High]表示区域经济高质量发展水平，[LN_local_IIC]表示地方产业链与创新链融合水平，[LN_center_IIC]表示省会城市的产业链与创新链融合水平，[X]为一系列控制变量，[ε]表示随机误差项，[i]表示所有城市，[c]表示省会城市，[t]表示年份。

为验证假设H3，本文进一步对产业链与创新链融合影响区域经济高质量发展的机制效应展开检验，构建如下模型：

[LN_Highi，t=β0+β1LN_local_IICi，t（LN_center_IICc，t）+θ1Xi，t+εi，t]  （2）

[LN_Fini，t=α0+α1LN_local_IICi，t（LN_center_IICc，t）+θ2Xi，t+εi，t] （3）

[LN_Highi，t=β0+β1LN_local_IICi，t（LN_center_IICc，t）+β2LN_Fini，t+θ2Xi，t+εi，t]   （4）

其中，[LN_Fin]表示金融资源配置，其余变量含义与式（1）相同。

3. 变量选取

（1）被解释变量：区域经济高质量发展（[LN_High]）。本质而言，经济高质量发展是推动文化、政治、社会、生态、经济建设五位一体的可持续增长方式，具有创新性、高效益、生态性等特征。当前，已有学者从经济增长效率、经济增长结构、社会稳定发展和资源环境代价四个维度对区域经济高质量发展水平进行测算[17]，也有学者从经济发展动能、经济发展结构、经济发展成果三个角度对其进行综合考量[18]，还有学者从经济增长条件、过程、结果3个维度对其进行测度[19]。但相对来说，笔者认为上述研究所选指标较为局限且分析维度不够全面。是以，本文在此梳理归纳大部分学者的研究，从经济结构、生态环保、教育发展、民生保障和人民生活5个维度出发，构建经济高质量发展评价指标体系（表1）。选取min-max标准化方法对指标数量级与量纲差异可能带来的影响进行消除，采用熵值法对区域经济高质量发展指数进行测算。

表1  区域经济高质量发展评价指标体系

[一级指标 二级指标 单位 属性 经济结构 第三产业产值/第二产业产值 % + 外资占全社会固定资产投资比重 % + 政府公共预算支出/GDP % + 社会消费品零售总额/GDP % + 生态环保 单位产出SO2排放量 万吨 - 生活垃圾无害化处理率 % + 城市绿地面积 万公顷 + 单位产出固体废弃物排放量 万吨 - 城市污水日处理能力 万立方米 + 教育发展 教育经费 万元 + 本科与专科招生数 人 + 本科生在校人数 人 + 普通高等学校数 所 + 民生保障 基本养老保险基金支出 万元 - 医疗机构数 个 + 公共服务支出占公共预算收入比重 % + 人民生活 城市人口密度 人/平方千米 - 城乡居民人均可支配收入比 % + 城市燃气普及率 % + 城市建成面积 平方公里 + ]

注：“三产与二产比重”反映产业结构高級化水平，“外资投资比重”反映中国经济的对外开放水平，两者变化均会引起中国经济结构变化，是经济高质量发展经济结构维度的关键指标

（2）核心解释变量：产业链与创新链融合水平（[LN_IIC]）。对于地方产业链与创新链融合水平（[LN_local_IIC]），本文借鉴刘家树等[8]的研究方法，基于样本城市规模以上工业企业创新活动的经验数据，采用耦合协调度模型进行测算，具体指标如表2所示。

表2  产业链与创新链耦合协调度评价指标体系

[总系统 子系统 一级指标 二级指标 序参量 指标计算 产业链与创新链“双链”复合系统 创新链系统

S创新 研发能力

人员投入 X11 R&D人员全时当量 资金投入 X12 R&D投入强度 专利授权数 X13 专利授权数量 成果转化

能力 技术市场成交额 X21 技术市场成交额 新产品销售收入 X22 新产品销售收入 新产品出口占比 X23 新产品出口额/货物总出口额 产业链系统

S产业 融合化水平 技术共享程度 Y11 地区技术市场成交合同金额占比/全国技术市场成交金额 产学研合作深度 Y12 区域规模以上工业企业对高校研发经费支出/规模以上工业企业研发经费外部支出 服务业拥有网站比例 Y13 服务业拥有网站企业/服务业企业数 集群化水平 企业密度 Y21 企业数量/每平方公里 集聚效益密度 Y22 每平方公里年产值/利税额 生态化水平 循环利用 Y31 工业固体废物综合利用率 生态治理 Y32 工业污染治理投资总额占GDP比重 ]

测算步骤如下：首先，运用功效函数分别测度S创新、S产业两大子系统项下各个序参量对总系统的贡献度，具体公式如下所示：

[Uij=Zij-MinijMaxij-Minij（Uij具有正功效）Maxij-ZijMaxij-Minij（Uij具有负功效）]    （5）

式（5）中，[Zij]表示序参量，[Maxij]、[Minij]分别表示系统稳定状态下序参量的最大值与最小值；[Uij]取值范围为[0，1]，[Uij]值越大表明序参量对系统的贡献越大。

其次，通过线性加权法将S创新、S产业两系统的序参量进行集成，计算公式如下：

[Ui=ωjUij]    （6）

式（6）中，[Ui]为总系统的综合序参量，[ωj]为熵权法计算得到的权重（[ωi=1]）。

最后，运用耦合关联函数测度产业链与创新链的耦合关联度，计算公式如下：

[C=U1U2（U1+U2）2]  （7）

式（7）中，[C]取值范围为[0，1]，[C]越大说明产业链与创新链融合紧密程度越高。

对于省会城市产业链与创新链融合水平（[LN_center_IIC]），本文参考王书华与姚璐[20]的研究，在上述测算方法基础上引入省域中非省会城市与省会城市之间的地理距离来测算，具体公式如下：

[LN_center_IICc，t=LN_local_IICc，t/Dc，t=Cc，t/Di，c]   （8）

式（8）中，[c]表示省会城市，[i]表示非省会城市，[t]表示年份；[Di，c]表示某一省份内部省会与非省会城市的最短地理距离，通过城市之间的经纬度差值测算得到。

（3）中介变量：金融资源配置水平（[LN_Fin]）。本文参考郭华等[21]的研究，从金融资源配置的资金储备、工具使用与基础保障3个维度构建金融资源配置水平评价指标体系。其中，金融资源配置资金储备水平采用债权资金规模予以表征，通过“银行业金融机构各项存款余额/所在区域GDP”测算得到；金融资源配置工具使用水平通过贷款规模进行衡量，即银行业金融机构各项贷款余额与所在区域的GDP之比；金融资源配置基础保障水平利用金融业从业人员规模表示，即金融业从业人员数量与总就业人口的比值。

（4）控制变量：第一，劳动力就业水平（[LN_Lab]）用各城市城镇单位从业人员期末与期初的平均人数表示；第二，政府干预度（[GOV]）用政府科技教育支出占政府财政支出的比值表示；第三，对外贸易水平（[OPEN]）采用各区域对外贸易进出口总额占区域生产总值的比重表示。相关描述性统计见表3。

表3  变量描述性统计

[变量名 符号 观测值 均值 标准差 最小值 最大值 区域经济高质量发展水平 [LN_High] 2940 6.644 1.692 1.613 11.854 地方产业链与创新链融合水平 [LN_local_IIC] 2940 11.120 0.761 5.833 13.659 产业链与创新链融合中心溢出 [LN_center_IIC] 2940 5.863 0.954 0.471 9.140 劳动力就业水平 [LnLab] 2940 10.896 0.700 -1.758 15.680 政府干预度 [GOV] 2940 0.020 0.018 0.000 0.212 对外贸易水平 [OPEN] 2940 0.020 0.019 0.000 0.230 金融资源配置水平 [LN_Fin] 2940 0.278 0.166 0.027 0.819 ]

五、 实证结果与分析

1. 基准回归结果

利用式（1）分别对研究预先构建的两组数据进行回归，以检验地方产业链创新链融合与省会城市产业链创新链融合对区域经济高质量发展的影响，结果见表4。其中，列（1）和列（2）是第一组数据的回归结果，可以发现，无论是否加入控制变量，地方产业链创新链融合均能够显著正向影响区域经济高质量水平，假设1得以证实。列（3）和列（4）是第二组数据的回归结果，可以发现，控制变量加入与否不会对实证结论产生影响，假设1依旧成立。同时，省会城市产业链创新链融合对区域经济高质量发展的影响系数显著为正，表明省会城市产业链创新链融合利于提升省内其他城市的经济高质量程度，假设2成立。

对表4控制变量基准回归结果展开分析，可以发现劳动力就业水平的影响系数始终为正，且至少通过了5%的显著性检验。这充分证实劳动力就业水平提升对区域经济高质量发展极为有利。同时，列（2）和列（4）政府干预的影响系数亦为正，且在1%水平下显著，表明政府对产业链创新链融合的有效支持能够驱动区域经济高质量发展。此外，对外贸易水平的影响系数显著为正，说明某一地区对外开放水平越高，其区域经济高质量发展程度越高。

表4  基准回归结果

[变量 （1） （2） （3） （4） [LN_local_IIC] 1.628***

（0.048） 1.331***

（0.107） 1.310***

（0.124） 0.900***

（0.201） [LN_center_IIC] 0.378*

（0.207） 0.401**

（0.191） [LnLab] 0.628***

（0.217） 0.621**

（0.303） [GOV] 8.779***

（2.002） 8.507***

（2.362） [OPEN] 2.520***

（1.113） 2.854***

（0.749） 常數项 -9.925***

（0.631） -11.739***

（1.204） -8.529***

（0.688） -10.621***

（1.074） 观测值 2940 2940 2640 2640 R2 0.511 0.585 0.503 0.528 ]

注：***、**和*分别表示在1%、5%和10%的显著性水平下显著，括号内为标准误，下同

2. 内生性检验

考虑到上述模型可能存在内生性问题，本文选择产业链创新链融合指数的滞后一期作为工具变量，采用两阶段最小二乘法对内生性问题进行讨论，结果见表5。可以发现，无论是否加入控制变量，地方产业链创新链融合、省会城市产业链创新链融合对经济高质量发展的影响均显著为正，内生性检验结果与基准回归结果保持一致。这表明模型存在的内生性问题不会对研究结论产生影响。

表5  内生性检验结果

[变量 （1） （2） （3） （4） [LN_local_IICt-1] 1.543***

（0.071） 1.441***

（0.064） 1.240***

（0.027） 0.703***

（0.054） [LN_center_IICt-1] 0.431***

（0.022） 0.510***

（0.061） 控制变量 不控制 控制 不控制 控制 常数项 -11.478***

（0.483） -10.522***

（0.367） -6.240***

（0.271） -7.441***

（0.403） 观测值 2940 2940 2640 2640 R2 0.513 0.413 0.479 0.611 ]

3. 稳健性检验

为确保研究结论稳健，本文采用替换被解释变量的测算方法，利用主成分分析法构建新的经济高质量发展指数。在此基础上，对式（1）进行重新估计，结果见表6。可以发现，地方产业链创新链融合的回归系数在1%置信水平下显著为正，省会城市产业链创新链融合的回归系数亦显著为正，且均通过了显著性检验，与前述结论相符，证实本文研究结论可靠。

表6  稳健性检验结果

[变量 （1） （2） （3） （4） [LN_local_IIC] 1.543***

（0.056） 1.286***

（0.161） 0.398**

（0.177） 1.358***

（0.165） [LN_center_IIC] 1.325***

（0.117） 0.769***

（0.152） 控制变量 不控制 控制 不控制 控制 常数项 -12.071***

（0.935） -12.009***

（0.893） -8.115***

（1.328） -10.441***

（1.085） 观测值 2940 2940 2640 2640 R2 0.507 0.528 0.423 0.517 ]

4. 机制检验

表7为金融资源配置在产业链创新链融合与区域经济高质量发展之间的中介效应检验结果。由第3列可以发现，地方产业链创新链融合对金融资源配置有显著正向影响。由第4列可以发现，地方产业链创新链融合的回归系数虽然显著为正但明显低于第2列。这意味着金融资源配置在产业链创新链融合与区域经济高质量发展之间发挥了部分中介作用。同理，可以看出省会城市产业链创新链融合促进区域经济高质量发展的过程中，金融资源配置起到了部分中介作用。综上，假设3得到验证。

表7  中介效应回归结果

[ [LN_local_IIC] [LN_center_IIC] 模型（2） 模型（3） 模型（4） 模型（2） 模型（3） 模型（4） LN_High Fin LN_High LN_High Fin LN_High [LN_local_IIC] 1.295***

（0.097） 0.429***

（0.048） 1.163***

（0.149） [LN_center_IIC] 1.104***

（0.122） 0.179***

（0.028） 1.052***

（0.128） [LN_Fin] 0.307***

（0.068） 0.288***

（0.057） 控制变量 控制 控制 控制 控制 控制 控制 常数项 -10.628***

（0.987） -1.200***

（0.384） -10.674***

（0.859） -7.008***

（1.376） -1.854***

（0.129） -5.228***

（1.097） 观测值 2940 2940 2940 2640 2640 2640 R2 0.629 0.376 0.499 0.574 0.349 0.627 ]

5. 異质性检验

由上述分析可知，地方产业链创新链融合与省会城市产业链创新链融合均能够促进区域经济高质量发展。那么，如果经济发展水平、城市规模、分布区域不同，这种促进作用是否会呈现异质性特征？为解答这一困惑，本文从这三个角度分别进行异质性检验。

经济发展水平异质性检验1结果见表8。由第（1）和第（2）列可以发现，经济发展水平较高组别的城市，产业链与创新链融合对经济高质量发展促进作用更强。这可能是因为经济发展水平较高城市有产业链与创新链融合的便利条件，能够充分调动周边地区人力、物力，使得各类资源要素在区域内部自由流动，从而促使所在地区经济高质量发展。

表8  经济发展水平异质性检验结果

[变量 经济发展水平

较低组（1） 经济发展水平

较高组（2） 经济发展水平

较低组（3） 经济发展水平

较高组（4） [LN_local_IIC] 0.725***

（0.109） 0.897***

（0.112） 1.201***

（0.173） 0.620***

（0.185） [LN_center_IIC] 0.228*

（0.129） 0.245*

（0.132） 控制变量 控制 控制 控制 控制 常数项 -4.685***

（1.419） -7.521***

（0.677） -12.413***

（1.254） -12.014***

（1.185） 观测值 1464 1476 1320 1320 R2 0.351 0.412 0.400 0.574 ]

城市规模异质性检验1结果如表9所示。可以发现，相较于规模较大组城市，规模较小组城市产业链与创新链融合对区域经济高质量发展的促进作用更强。细究其因，可能是人口规模较大的地方及省会城市容易引致当地及邻近城市各个领域出现“拥挤效应”，会阻碍区域经济高质量发展步伐。

表9  城市规模异质性检验结果

[变量 城市规模较小组

（1） 城市规模较大组

（2） 城市规模较小组

（3） 城市规模较大组

（4） [LN_local_IIC] 1.210***

（0.146） 0.854***

（0.157） 0.807***

（0.205） 1.042***

（0.249） [LN_center_IIC] 0.387***

（0.103） -0.045

（0.152） 控制变量 控制 控制 控制 控制 常数项 -11.416***

（1.174） -12.554***

（1.273） -10.223***

（1.362） -11.854***

（1.621） 观测值 1488 1440 1488 1140 R2 0.514 0.623 0.587 0.653 ]

分布区域异质性检验2结果如表10所示。可以发现，中部地区城市产业链创新链融合对区域经济高质量发展的促进作用最强，西部次之，东部最弱。可能的原因在于，相较于其他地区，中部地区产业发展实力、创新发展潜力最大，为中部地区产业链创新链深度融合创造了有利条件。就省会城市而言，东部地区、西部地区省会城市产业链创新链融合对区域高质量发展的溢出效应显著为正，中部地区的溢出效应虽为正但不显著。相较于东部地区，西部地区的溢出效应更强。产生这一结果的原因可能在于，研究期内西部地区建设了一系列国家重要的战略性新兴产业基地、资源深加工基地，为区域经济高质量发展奠定了重要基础。由此，西部地区省会城市产业链创新链融合对区域经济高质量发展的溢出效应更明显。